Advances in Economics and Econometrics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Blundell, Richard (EDT)/ Newey, Whitney K. (EDT)/ Persson, Torsten (EDT)

出品人:

页数:462

译者:

出版时间:2006-8-14

价格:USD 47.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521692083

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 经济学
• 计量经济学
• 经济发展
• 金融经济学
• 宏观经济学
• 微观经济学
• 经济模型
• 数据分析
• 经济政策
• 学术研究

好的，这是一份针对一本名为《Advances in Economics and Econometrics》的图书的内容简介，这份简介将详细描述该书不包含《Advances in Economics and Econometrics》中可能涉及的任何经济学或计量经济学主题，而是专注于其他特定领域。 --- 《当代计算科学与应用：下一代算法与系统优化》 书籍简介 本书聚焦于当代计算科学的前沿领域，旨在全面梳理和深入探讨驱动下一代信息技术革新的核心算法、系统架构以及跨学科应用。我们摒弃传统的经济学和计量经济学视角，转而深入挖掘纯粹的计算机科学、应用数学和复杂系统工程的交叉地带，为研究人员、高级工程师和具有技术背景的决策者提供一个严谨而富有洞察力的参考框架。 全书结构分为四个主要部分，共计十八章，每一章都力求在特定技术栈上达到深度与广度的统一。 第一部分：高性能计算与并行化策略 (High-Performance Computing and Parallelization Strategies) 本部分首先探讨现代多核与异构计算环境下的编程范式。我们详细分析了从传统基于共享内存模型（如OpenMP）到大规模分布式内存系统（如MPI）的演进，并着重介绍了最新的基于GPU（图形处理器）和FPGA（现场可编程门阵列）的加速技术。 第一章：异构计算的硬件基础与编程模型： 深入剖析现代CPU、GPU架构（如NVIDIA CUDA和AMD ROCm）的微架构差异，重点讨论如何设计能够最大化利用这些硬件特性的计算内核。内容包括线程束管理、内存层次结构优化（寄存器、L1/L2缓存、HBM/DDR）的策略性选择，以及统一内存模型的性能陷阱。 第二章：大规模并行算法设计： 考察适用于高维稀疏矩阵运算（如有限元分析和图算法）的并行化技术。详细介绍了并行前缀和（Scan）、归约（Reduction）操作在不同硬件平台上的高效实现，并对比了数据并行与任务并行的适用场景。 第三章：运行时系统与调度优化： 关注如何设计高效的运行时环境来动态分配和调度跨异构资源的计算任务。本章涵盖了基于图的依赖关系解析、负载均衡算法（如贪婪算法与启发式调度）在实时系统中的应用。 第二部分：高级数据结构与复杂图论 (Advanced Data Structures and Complex Graph Theory) 本部分转向纯粹的算法理论，重点关注处理大规模、动态网络结构所需的数据结构与算法。我们探讨了如何超越基础的树和哈希表，构建适应于极端规模问题的解决方案。 第四章：动态图算法与流处理： 重点讨论如何在数据流持续变化的场景下维护图的连通性、最短路径和中心性指标。内容包括边缘增删操作对算法复杂度的影响，以及针对流式数据的近似算法设计。 第五章：自适应与可扩展的数据结构： 分析B-树、R-树等传统结构在高维空间和内存受限环境下的局限性。着重介绍跳跃表（Skip Lists）的变种、布隆过滤器（Bloom Filters）在高并发系统中的应用，以及基于树状结构的数据压缩技术。 第六章：拓扑数据分析（TDA）基础： 介绍如何利用持久同调（Persistent Homology）等数学工具从高维数据中提取结构信息。本章侧重于构建和分析单纯复形（Simplicial Complexes）的计算方法，而非其在经济模型中的应用。 第三部分：机器学习系统与模型部署 (Machine Learning Systems and Model Deployment) 本部分关注将复杂的机器学习模型从理论推导转化为可部署、高效率的实际系统。主题集中于工程实现、效率优化和可解释性工具的构建。 第七章：深度学习编译与图优化： 探讨如何将高级框架（如PyTorch/TensorFlow）定义的计算图转换为可高效执行的底层指令。内容包括算子融合（Operator Fusion）、张量重排（Tensor Permutation）以及面向特定加速器的编译优化技术。 第八章：模型量化与边缘计算： 详细阐述将浮点模型转换为低精度整数模型（如INT8）的技术。分析量化对模型精度（Accuracy）的影响、后训练量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）的权衡，以及模型在嵌入式设备上的资源受限部署策略。 第九章：可信赖人工智能的系统实现： 探讨对抗性攻击的系统级防御机制，包括输入净化、模型鲁棒性验证的计算方法。并介绍差分隐私（Differential Privacy）的机制如何在数据处理管道中被高效集成。 第十章：联邦学习的系统架构： 关注联邦学习（Federated Learning）中的通信效率、聚合策略（如FedAvg的变体）以及跨异构设备的数据安全保障。 第四部分：复杂系统建模与仿真 (Complex Systems Modeling and Simulation) 最后一部分将计算科学的方法应用于工程、物理和生物系统的仿真与建模，强调计算效率和模型保真度的平衡。 第十一章：分子动力学与蒙特卡洛方法： 深入分析粒子系统（如流体力学、材料科学）的并行化模拟技术。重点介绍速度Verlet积分器的优化、吉布斯采样（Gibbs Sampling）在构象空间搜索中的高效实现。 第十二章：基于代理的模型（ABM）的并行实现： 探讨如何使用高性能计算模拟大规模智能体（Agent）间的交互行为。本章侧重于空间划分技术（如四叉树/八叉树）在管理代理间通信方面的应用。 第十三章：优化理论与随机规划： 阐述解决大规模组合优化问题的现代技术，如内点法、对偶方法以及随机梯度下降（SGD）的收敛性分析。本章完全侧重于数学优化本身的计算实现，不涉及任何市场均衡的讨论。 第十四章：网络科学的仿真工具箱： 介绍用于生成、分析和演化复杂网络的工具集，包括随机图模型（如Barabási-Albert模型）的快速生成算法，以及信息级联和疾病传播的模拟框架。 第十五章：计算流体力学（CFD）的高级方法： 探讨在非结构化网格上求解Navier-Stokes方程的数值技术，如有限体积法（FVM）和谱方法（Spectral Methods）的并行化挑战。 附录：高级数学基础回顾 附录简要回顾了在全书计算过程中频繁使用的线性代数、数值分析和概率论的基础知识，旨在确保读者对所涉及的数学工具具有扎实的计算理解能力，而非理论推导的侧重。 本书的编写风格注重实践性，大量引用了来自顶级系统会议（如SC、ISCA、ASPLOS）和算法会议（如FOCS、STOC）的最新研究成果，旨在提供一个跨越理论与工程边界的全面计算科学蓝图。内容中对经济学理论的任何引用或应用均被严格排除。

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